期刊文章详细信息
高通量筛选金属-有机框架:分离天然气中的硫化氢和二氧化碳
High-Throughput Screening of Metal-Organic Frameworks for the Separation of Hydrogen Sulfide and Carbon Dioxide from Natural Gas
文献类型:期刊文章
Yang Wenyuan;Liang Hong;Qiao Zhiwei(Guangzhou Key Laboratory for New Energv and Green Catalysis,School of Chemistry and Chemical Engineering,Guangzhou University,Guangzhou 510006,China)
机构地区:[1]广州大学化学化工学院能源与催化研究所,广州510006
基 金:国家自然科学基金(Nos.21676094和21576058)资助~~
年 份:2018
卷 号:76
期 号:10
起止页码:785-792
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、IC、JST、RCCSE、RSC、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:采用分子模拟高通量筛选的方法研究了6013种实验已经合成的金属-有机框架(MOFs)对天然气五元混合物(CH_4,C_2H_6,C_3H_8,H_2S和CO_2)中H_2S和CO_2的吸附分离性能.为了综合吸附量和选择性这两项指标,我们首先比较了三种权衡方法[权衡α法(Tradeoff between S_(H_2S+CO_2/C1-C3_ and N_(H_2S+CO_2), TSN),标准值法(Standard normal method, SNM)和权衡β法(Tradeoff between selectivity and capacity, TSC)].接着,针对四种MOF描述符[最大孔径(LCD),孔隙率(φ),比表面积(VSA)和吸附热(Q_(st)~0)],通过Pearson相关系数分析了每种描述符分别对三种权衡变量的相关性,结果显示TSC法与四种MOF描述符的相关性最佳.然后,使用多元线性回归方法定量地分析了四种MOF描述符分别对TSC的影响程度;而决策树模型则被用于规划性能高效MOFs的设计路径.最后, 20种性能最优MOFs从数据库中脱颖而出,它们将为净化天然气技术的发展提供坚实的理论指导.
关 键 词:分子模拟 金属-有机框架 吸附 H2S CO2
分 类 号:TE645]
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